کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
A leading family of algorithms for state estimation in dynamic systems with multiple sub-states is based on particle filters (PFs). PFs often struggle when operating under complex or approximated modelling (necessitating many particles) with low latency requirements (limiting the number of particles), as is typically the case in multi target tracking (MTT). In this work, we introduce a deep neural network (DNN) augmentation for PFs termed learning flock (LF). LF learns to correct a particles-weights set, which we coin flock, based on the relationships between all sub-particles in the set itself, while disregarding the set acquisition procedure. Our proposed LF, which can be readily incorporated into different PFs flow, is designed to facilitate rapid operation by maintaining accuracy with a reduced number of particles. We introduce a dedicated training algorithm, allowing both supervised and unsupervised training, and yielding a module that supports a varying number of sub-states and particles without necessitating re-training. We experimentally show the improvements in performance, robustness, and latency of LF augmentation for radar multi-target tracking, as well its ability to mitigate the effect of a mismatched observation modelling. We also compare and illustrate the advantages of LF over a state-of-the-art DNN-aided PF, and demonstrate that LF enhances both classic PFs as well as DNN-based filters.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یک خانواده پیشرو از الگوریتم ها برای برآورد دولت در سیستم های پویا با چندین حالت زیر بر اساس فیلترهای ذرات (PFS) است.PF ها اغلب هنگام کار با مدل سازی پیچیده یا تقریبی (نیاز به بسیاری از ذرات) با نیازهای تأخیر کم (محدود کردن تعداد ذرات) تلاش می کنند ، همانطور که به طور معمول در ردیابی چند هدف (MTT) وجود دارد.در این کار ، ما یک شبکه عصبی عمیق (DNN) را برای PFS به نام گله یادگیری (LF) معرفی می کنیم.LF یاد می گیرد که مجموعه ای از وزن ذرات ، که ما گله را سکه می کنیم ، بر اساس روابط بین همه ذرات زیر مجموعه خود ، ضمن عدم توجه به روش دستیابی به مجموعه ، اصلاح کند.LF پیشنهادی ما ، که می تواند به راحتی در جریان PFS مختلف گنجانیده شود ، برای تسهیل عملکرد سریع با حفظ دقت با کاهش تعداد ذرات طراحی شده است.ما یک الگوریتم آموزشی اختصاصی را معرفی می کنیم ، که امکان آموزش تحت نظارت و بدون نظارت را فراهم می کند و ماژول ای را ارائه می دهیم که از تعداد متفاوتی از ایستگاه های فرعی و ذرات بدون نیاز به آموزش مجدد پشتیبانی می کند.ما به طور تجربی پیشرفت های عملکرد ، استحکام و تأخیر در تقویت LF را برای ردیابی چند هدف رادار و همچنین توانایی آن در کاهش تأثیر مدل سازی مشاهده ناسازگار نشان می دهیم.ما همچنین مزایای LF را نسبت به PF به کمک DNN پیشرفته و نشان می دهیم و نشان می دهیم که LF هم PF های کلاسیک و هم فیلترهای مبتنی بر DNN را تقویت می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
